基于粗糙集的縣域經(jīng)濟信息關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究

基于粗糙集的縣域經(jīng)濟信息關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究

摘要：縣域經(jīng)濟作是中國一個重要的經(jīng)濟組成部分。目前國家大力倡導(dǎo)發(fā)展縣域經(jīng)濟，而且以前對縣域經(jīng)的研究，多停留在定性研究。一些計算模型方法的應(yīng)用和研究也很少,而對于縣域經(jīng)濟信息的挖掘則更少。本文應(yīng)用粗糙集理論，以廣西各縣域經(jīng)濟單元做為樣本，選取了9個評價指標，應(yīng)用粗糙集軟件，提取了17條的縣域經(jīng)濟信息關(guān)聯(lián)規(guī)則。文章旨在一個初步探討，將粗糙集技術(shù)引入縣域經(jīng)濟評價中來。
關(guān)鍵詞：縣域經(jīng)濟；粗糙集；關(guān)聯(lián)規(guī)則
The association rule data mining study of county economy information based on rough set
LiaoWei-Hua
（Department Of Mathematics And Infomation,Guang*i University Nanning 530004，China）
……（新文秘網(wǎng)http://120pk.cn省略649字，正式會員可完整閱讀）……　
technology and theory into county territory economy application.
Key words: County territory economy;Rough set; Association rule
1 引言
縣域經(jīng)濟是以縣級行政區(qū)劃為地理空間，以縣級_為調(diào)控主體，以市場為導(dǎo)向，優(yōu)化配置資源，具有地域特色和功能完備的區(qū)域經(jīng)濟。縣域經(jīng)濟在我國國民經(jīng)濟中的重要性至少有兩大方面：首先:從經(jīng)濟總量看，整個國家的GDP有相當大的比重是由縣和縣以下的經(jīng)濟活動創(chuàng)造的，其次，全國縣域范圍內(nèi)居住的人口總計約為10.8億人以上，占我國總?cè)丝诘?5%強。因此，目前國家大力提倡發(fā)展縣域經(jīng)濟。而在經(jīng)濟的發(fā)展過程中，有大量的經(jīng)濟、社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如何有效利用這些數(shù)據(jù)，挖掘這些數(shù)據(jù)的有用信息，更好的為中國縣域經(jīng)濟服務(wù)，就成為一個值得研究的課題。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟知識模式的有效工具，應(yīng)當把數(shù)據(jù)挖掘的方法技術(shù)引入和應(yīng)用到實證經(jīng)濟分析中去，以促進經(jīng)濟學(xué)的現(xiàn)代化、科學(xué)化，提高經(jīng)濟決策水平[1]。
隨著各科研院所縣域經(jīng)濟的研究的開展，計量經(jīng)濟方法和社會統(tǒng)計方法也逐漸被運用于縣域經(jīng)濟研究，各種定量化的方法和計量模型開始對縣域經(jīng)濟進行研究探討。這些研究促進了對縣域經(jīng)濟進行定量研究的深度，充實了縣域經(jīng)濟的研究內(nèi)容。這類定量研究文章主要包括，縣域經(jīng)濟競爭力(或?qū)嵙?評價、縣域經(jīng)濟發(fā)展差距(包括省域內(nèi)差距和區(qū)域差距)、縣域內(nèi)組織(經(jīng)濟組織和政府機構(gòu))對縣域經(jīng)濟的影響作用等。而縱觀國內(nèi)外的研究，很少研究會注重縣域經(jīng)濟內(nèi)部知識的挖掘，提取有效的規(guī)則，形成知識，從而為中國縣域經(jīng)濟的發(fā)展提供有效的參考。本文將從粗糙集技術(shù)出發(fā)，探討粗糙集在縣域經(jīng)濟數(shù)據(jù)挖掘的中的應(yīng)用。
2、基本理論
本次研究采用波蘭數(shù)學(xué)家Z.Pawlak提出的粗糙集理論。粗糙集以等價關(guān)系（不可分辨關(guān)系）為基礎(chǔ)，用于分類問題。它用上、下近似兩個集合來逼近任意一個集合，該集合的邊界線區(qū)域被定義為上近似集和下近似集之差集。目前，粗糙集理論用在數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)主要體現(xiàn)在：
（1）利用等價關(guān)系對數(shù)據(jù)庫進行屬性約簡。
（2）利用集合的上、下近似關(guān)系獲取分類規(guī)則。
關(guān)聯(lián)規(guī)則（association rule）挖掘是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)庫中項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。隨著大量數(shù)據(jù)的增加和存儲，大量事物中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以幫助許多決策的制定，如分類等。目前，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域重要的研究方向。關(guān)聯(lián)規(guī)則模式屬于描述型模式，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,下面屬于關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義。

定義1 設(shè)是項的集合，項集是的子集，即， ，這里等均為項編號（， ，）。設(shè)是的子集，則表示成。為了簡單起見，一個項集也寫成。
定義2 一筆交易定義為，這里是交易號，是項集。當且僅當時，一筆交易包含。
定義3 交易數(shù)據(jù)庫是具有個交易的集合，在中包含項集的交易數(shù)目稱為的支持數(shù)，表示為；而交易中包含的百分數(shù)稱為支持度。給定支持數(shù)閾值（），如果，則項集是頻繁的。
頻繁模式挖掘?qū)嶋H上就是根據(jù)其最小支持度（或支持數(shù)）在給定的交易數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)頻繁模式的完全項集。
定義 4 設(shè)頻繁項集={}，則規(guī)則的支持度和置信度定義如下：


定義5 設(shè)最小支持度閾值（）和最小置信度（），則當，并且，稱為強規(guī) ……（未完，全文共5193字，當前僅顯示1824字，請閱讀下面提示信息。收藏《基于粗糙集的縣域經(jīng)濟信息關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究》）